Informacija

Otvorite Mass Spec Database

Otvorite Mass Spec Database


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Pitam se postoji li otvorena (slobodno dostupna) baza podataka o masenim specifikacijama, posebno za tvari/spojeve navedene u NCBI.

Točnije, nisam siguran uključuje li NCBI podatke/datoteke masene spektrometrije u svoj FTP poslužitelj u vezi s bilo kojom od njihovih kemikalija. Zato se samo pitam postoji li negdje otvorena baza podataka masovnih specifikacija podataka.


Baza podataka ljudskog metaboloma (HMDB) sadrži mnoge MS/MS i NMR spektre za ljudske metabolite. Spektre možete dobiti u odjeljku preuzimanja. HMDB uključuje vanjske identifikatore za svaki spoj. To uključuje PubChem Compound ID-ove koji su dati u NCBI bazi podataka. U HMDB postoji 2 265 spojeva s LC-MS/MS spektrima.

The izvrsno MS-DIAL softverski paket također dolazi s opsežnim pozitivnim i negativnim ionskim modovima LC-MS/MS i GC-MS/MS spektralnim knjižnicama u formatu ravnog teksta; to također vrijedi pogledati.

Puno sirovih spektralnih podataka ograničeno je zbog sporazuma s više strana (NIST, chemspider).


Dobrodošli u AOCS Lipid Library®!

AOCS Lipid Library® danas je jedan od vodećih internetskih izvora informacija vezanih uz znanost i tehnologiju lipida. Ova je stranica namijenjena studentima, tehnolozima, znanstvenicima i laicima kako bi saznali više o kemiji i tehnologiji lipida.

Web-stranica je u vlasništvu i pod upravom AOCS-a, ali je znanstveni sadržaj pod vodstvom uredničkog tima. Alejandro Marangoni započeo je svoj mandat glavnog urednika Lipid Library u siječnju 2017.


Proteomika i metabolomika

Zajednički resurs Duke Proteomics and Metabolomics prolazi kroz djelomično ponovno otvaranje pod vodstvom Duke School of Medicine. U ovoj 'Spin-Up' fazi djelujemo prema sljedećim smjernicama koje su osmišljene kako bi osigurale sigurnost za naše kolege i naše laboratorijske znanstvenike.

  1. Kako bi se smanjio broj osoblja u objektu u bilo kojem trenutku, svo osoblje DPMSR-a radi od kuće što je više moguće. Ondje će se obavljati samo zadaci koji zahtijevaju praktičan trud u laboratoriju.
  2. Sve rasprave o projektu i povratu podataka moraju se voditi putem WebExa/Zooma ili putem telefona. Isporuka podataka i dalje će se vršiti putem on-line Express Data Repository.
  3. Svi znanstvenici i posjetitelji moraju nositi maske za lice dok su u Chesterfieldu. Oni bi trebali biti na mjestu prije ulaska u Chesterfield. Imajte na umu da se iz Chesterfielda može ući samo s prednje strane zgrade okrenute prema W. Main St., a izlaz iz zgrade mora se izvršiti na stražnja vrata pored željezničke pruge.
  4. U spin-upu, sve isporuke uzoraka moraju se izvršiti izravno u Chesterfield i samo uz prethodni dogovor s voditeljem projekta (dr. Moseley, Thompson, Soderblom ili Foster). Na ulaznim vratima koristit će se sustav pretinca za osobne potrebe, koji će omogućiti polu-izravnu predaju uz održavanje socijalne distance i korištenje odgovarajuće OZO.

Veselimo se ponovnoj suradnji s vama.

Molimo kontaktirajte dr. Arthura Moseleya za sva pitanja ili nedoumice u vezi s našim laboratorijem.

Ako imate pitanja o određenim projektima u tijeku, obratite se svom voditelju projekta:

Medicinski fakultet, Duke centar za genomiku i računsku biologiju (GCB) i Duke Cancer Institute surađivali su s Zajedničkim resursom za proteomiku i metabolomiju kako bi osigurali resurse za karakterizaciju proteina za Duke Research Community. Te usluge uključuju identifikaciju proteina i kvantitaciju proteina iz širokog spektra tipova uzoraka, od jednostavnih mješavina poput gel mrlja i traka do složenih mješavina poput proteinskih kompleksa, staničnih lizata i plazme. Objekt se nalazi na trećem katu zgrade Chesterfield, 701 West Main Street.

Zajednički resurs za proteomiju i metabolomiju koristi masenu spektrometriju kao ključnu tehnologiju za kvalitativnu i kvantitativnu karakterizaciju proteina. Naš glavni pristup analizi proteina je proteomika 'odozdo prema gore', gdje se svi proteini proteolitički probavljaju, proizvodeći peptidne surogate (peptide s potpisom) izvornih proteina.

Identifikacije proteina vrše se korištenjem najsuvremenijih tražilica baza podataka koje rade na namjenskom klasteru Blade velike brzine s mogućnošću pretraživanja standardnih ili prilagođenih baza podataka proteina.

Kvantifikacija proteina može se postići korištenjem tehnologije "bez gela, bez etikete" koja pruža i relativnu kvantitaciju (test u odnosu na kontrolu) i apsolutnu kvantitaciju (nanogrami proteina). Alternativno, izotopski kodirani (obilježeni) uzorci mogu se analizirati kako bi se dobile relativne kvantitacijske informacije.

Facility News

Preselili smo se!

Zajednički resurs Proteomics & Metabolomics preselio se u posebno dizajnirani laboratorijski prostor u novouređenoj zgradi Chesterfield u centru Durhama. Naš novi laboratorijski prostor proširit će naše sposobnosti i kapacitet da podržimo istraživačke potrebe Sveučilišta Duke. Chesterfield se nalazi na adresi 701 W. Main Street, u srcu Inovacijske četvrti Durham.

  • Ovaj najsuvremeniji laboratorij omogućit će nam pružanje najboljih mogućih resursa za istraživače u Dukeu i diljem svijeta. Očekujemo nastavak dodavanja novih instrumenata i tehnologija u nadolazećim godinama kako bismo odgovorili na potrebe istraživača Dukea, povećali ukupni kapacitet uzorka i smanjili vrijeme obrade.
  • Nastavit ćemo pružati izravan kontakt s istraživačima u kampusu. Nastavnici i osoblje bit će dostupni tijekom i nakon prijelaza za konzultacije licem u lice u zgradi CIEMAS-a ili zgradi Chesterfield, prema vašim željama.
  • Mogućnosti predaje uzoraka dostupne su u kampusu u zgradi CIEMAS-a, soba 2208B. Istraživači također mogu ostaviti uzorke u zgradi Chesterfield.

Vaučeri

Bonovi za temeljne usluge Duke Translational Research Institutea dodjeljuju se na tromjesečnoj osnovi. Ustanova sa zadovoljstvom objavljuje da proteomika ima utjecaj na ove studije vaučera. Otprilike 50 posto nagrada za 2010. koristilo je proteomiku za svoje studije.

Zainteresirani ste za prijavu za vaučer? Posjetite Core Facility Voucher Program za prijavu.

Potvrda doprinosa temeljnih objekata

Uobičajeno pitanje laboratorija kada rade s temeljnim objektima je kako najbolje priznati ili uključiti jezgru kao autore u objavljivanje rezultata i tumačenja koje pruža jezgra. Udruga ustanova za biomolekularne resurse (ABRF) objavila je preporučene smjernice za autorstvo na rukopisima i molimo naše korisnike da uzmu u obzir ove smjernice kada objavljuju podatke koje generira Proteomics and Metabolomics Shared Resource. U konačnici, odluku o uključivanju ili priznavanju donosi stariji autor (ili PI) o publikaciji. Budući da je evidencija o publikacijama ključna za osiguranje visokokvalitetnog temeljnog objekta i za profesionalni razvoj osoblja, molimo naše korisnike da pažljivo razmotre doprinos ključnih članova znanstvenim publikacijama.

ZAHVALNICA OBJAVE

Za sve publikacije koje uključuju podatke generirane u Zajedničkom resursu Proteomics and Metabolomics, ljubazno vas molimo da potvrdite ovu podršku:

Zahvaljujemo Medicinskom fakultetu Sveučilišta Duke na korištenju Zajedničkog resursa za proteomiju i metabolomiju, koji je pružio _________ uslugu.


Uvod

Makromolekularni proteinski kompleksi obavljaju široku paletu funkcija u stanici uključujući bitne funkcije kao što su replikacija, transkripcija, translacija i razgradnja proteina (npr. MCM-ORC, RNA polimeraza, ribosom, proteasom) (Alberts, 1998. Hartwell et al, 1999.). Poremećaj proteinskih kompleksa upleten je u mnoge ljudske bolesti (Goh et al, 2007 Bruel et al, 2017) i mnogi terapeutici ciljaju proteinske komplekse (Arkin et al, 2014.). Formiranje proteinskih kompleksa za obavljanje biološke funkcije je opći princip biologije i karakteriziranje njihovog sastava je stoga osnovni zahtjev za naše potpuno razumijevanje staničnih funkcija. Nažalost, još uvijek nam nedostaje znanje o sveobuhvatnom skupu proteinskih kompleksa za ljudsku stanicu.

Kako bi se riješio ovaj jaz u znanju, u cijelom svijetu se ulažu stalni napori da se identificiraju sve interakcije proteina u ljudskim stanicama. Probire interakcija proteina visoke propusnosti pomoću pročišćavanja afiniteta (AP-MS) (Malovannaya et al, 2011. Hein et al, 2015. Huttlin et al, 2015, 2017) uvelike su povećali pokrivenost interakcija proteina u proteomu. Isto tako, strategije biokemijskog odvajanja, poput kofrakcionacijske masene spektrometrije (CF-MS), dale su ortogonalne pristupe identificiranju proteinskih kompleksa (Havugimana et al, 2012. Kristensen et al, 2012. Kirkwood et al, 2013. Wan et al, 2015.). Iako su ove metode identificirale desetke tisuća interakcija proteina, još uvijek imaju ograničenu pokrivenost cjelokupnog ljudskog interaktoma.

Srećom, ove metode visoke propusnosti su ortogonalne, svaka uzorkuje različite dijelove ljudskog proteoma i identificira skupove interakcija koji se ne preklapaju u potpunosti. Prethodno smo ponovno analizirali i integrirali tri najveća skupa podataka dostupna u to vrijeme (Hein et al, 2015. Huttlin et al, 2015. Wan et al, 2015.), preko 9.000 eksperimenata masene spektrometrije, kako bi se izgradio potpuniji i točniji skup proteinskih kompleksa (Drew et al, 2017.). Naš resurs, hu.MAP, identificirao je interakcije za više od trećine svih ljudskih proteina.

Interaktome zamišljamo kao entitete koji se razvijaju, rastu i poboljšavaju se kako se pojavljuju nove tehnologije i skupovi podataka. Ovdje predstavljamo hu.MAP 2.0, za koji smatramo da je najtočnija i najopsežnija karta kompleksa ljudskih proteina dostupna do sada. hu.MAP 2.0 je integracija preko 15.000 eksperimenata masene spektrometrije i identificira 6.965 kompleksa koji se sastoje od 57.148 jedinstvenih interakcija između 9.963 ljudska proteina. Višestruka metrika izvedbe pokazuje da hu.MAP 2.0 nadmašuje našu prethodnu kartu i druge složene karte dostupne u literaturi. Nadalje pokazujemo da kompleksi u hu.MAP 2.0 nisu samo visoko obogaćeni za specifične bilješke koje je kustosalo u literaturi, već također imaju veću pokrivenost potpuno neobilježenih gena. Konačno, ističemo nekoliko novih bioloških otkrića koja ilustriraju korisnost hu.MAP 2.0 kao resursa za biološka otkrića.


NAR ONLINE PRIKUPLJANJE BAZE PODATAKA MOLEKULARNE BIOLOGIJE

Tekuća kriza COVID-19 pokazala je otpornost znanstvene zajednice: resursi su brzo preraspodijeljeni kao odgovor na pandemiju i omogućili su sekvenciranje tisuća sojeva, praćenje stope infekcije kako se virus širio diljem svijeta, strukturnu biologiju itd. Iskoristiti najviše podataka generiranih putem različitih tokova naravno uključuje baze podataka i njihovi napori se na neki način odražavaju u našoj bazi podataka sa sedam novih gore navedenih baza podataka specifičnih za COVID, ali to je samo mali dio međunarodnog napora koji potiče broj publikacija o SARS-CoV- 2 i istraživanja u vezi s koronavirusom ( 94).

Nova normala smanjila je naše rasporede putovanja dajući dodatno vrijeme za veliku obnovu naše online zbirke molekularnih baza podataka NAR (dostupno na https://www.oxfordjournals.org/nar/database/c/). Uz uobičajeno uklanjanje zastarjelih baza podataka, stotine unosa su ažurirane, ispravljene ili proširene čime je ukupna zbirka dovedena do 1641 baze podataka. Zahvaljujemo autorima na potpori u našem kontinuiranom praćenju navedenih resursa. Među stotinama ažuriranih unosa, mnogi su nastali zbog izravne komunikacije s [email protected] pružajući običan tekstualnu datoteku kako je definirano na https://www.oxfordjournals.org/nar/database/summary/1.


Otvorena baza podataka masenih specifikacija - Biologija

Poveznice u nastavku odvest će vas na stranice na kojima možete tražiti strukture i spektre organskih molekula. Imajte na umu da ove stranice sadrže informacije o tome kako potvrditi ili citirati njihove podatke kada se koriste u prezentaciji, publikaciji ili izvješću.

Ako koristite spektar iz jedne od ovih baza podataka za usporedbu sa svojim eksperimentalnim spektrom, nemojte odabrati onaj koji je određen u plinskoj fazi (osim ako je vaš spektar također određen u plinskoj fazi).


Nema potrebe za registracijom za traženje i predviđanje NMR (uglavnom 13 C). Kliknite karticu "Traži", unesite naziv molekule ili formulu (osjetljivo na velika i mala slova) u okvir "Traži po svojstvima molekule/spektra" odaberite odgovarajući format (naziv/formula) u padajućem izborniku, a zatim kliknite "Traži".

Desnom tipkom miša možete spremiti spektar kao jpeg grafiku.

Na vašem računalu mora biti instalirana trenutna verzija Jave. Unesite naziv molekule u okvir za jednostavno pretraživanje kliknite "Traži" pomičite se prema dolje po stranici dok ne vidite naslov "Spectra" i kliknite strelicu da proširite popis (nemaju sve molekule spektre). Pomičite se da biste vidjeli različite spektre koje su pridonijeli korisnici (UV-vis, IR, NMR, MS) kliknite na ikonu spektra da biste otvorili spektar u Javi. [Gumb "Download" je koristan samo ako imate aplikaciju za pregled spektra JCamp.]

Za integraciju 1H-NMR spektra, desnom tipkom miša kliknite spektar, odaberite "View" i označite "Integrate".

Jednostavan način za kopiranje spektra: desnom tipkom miša kliknite spektar i odaberite "View" i označite "Window". Spektar će se otvoriti u novom prozoru. Pritisnite Alt PrintScreen za kopiranje sadržaja otvorenog prozora preglednika. Zalijepite u Word ili grafički program, ako želite izrezati grafiku (koja će uključivati ​​cijeli prozor). [Blog stranice ilustrira gumb "Ispis" na spektru, ali se ne prikazuje sa spektrom.]

Ako kliknete redak "Povezani izvori podataka. ", a zatim karticu "Spectral Data", možda postoji veza na NMRShiftDB (vidi gornji redak tablice).


Sadržaj

Svi poznati formati i njihovi pretvarači sažeti su u donjoj tablici:

Kompatibilni softver i formati datoteka specifičnih za instrumente masenog spektrometra:

NIST WebBook Nacionalni institut za standarde i tehnologiju
Ova stranica sadrži IR (uglavnom plinovitu fazu), masene spektre i nekoliko UV-vidljivih spektra. Baza podataka se može pretraživati ​​po imenu, punoj ili djelomičnoj molekularnoj formuli i molekularnoj težini. NEMOJ koristite ovu bazu podataka za usporedbu IR-a sa svojim uzorcima tekuće faze!
Sustav spektralne baze podataka (SDBS) Sponzorira Agencija za industrijsku znanost i tehnologiju, Japan
Ovdje možete pronaći IR, MS, 13 C- i 1 H-NMR. Može se pretraživati ​​po imenu, punoj ili djelomičnoj molekularnoj formuli i molekularnoj težini. Također možete unijeti spektralne frekvencije za pretraživanje. Budite sigurni da ste odabrali samo IR kao "tekući film" (neki su uzeti u CCl4 otapalu). Spectra se može spremiti kao gif datoteke. Spektre možete ispisati u pregledniku.
Znam sve Baza podataka sadrži IR, NMR, MS i UV-Vis, s opsežnim mogućnostima pretraživanja. Kada gledate IR spektar, u okviru "Prikaži kao", odaberite "% Transmittance". IR iz mnogih izvora prikupljaju se u bazi podataka. Budite oprezni pri odabiru spektra snimljenog u tekućoj fazi (ili "neat") - nemojte odabrati spektar iz parne faze.
NMRShiftDB
Kompatibilni formati datoteka specifičnih za instrumente Mass-Spec
dobavljač sirovih datoteka softver za akviziciju instrumenata sirova vrsta datoteke raw-to-mzXML pretvarač SPC održavan? status pretvarača/bilješke preuzimanje datoteka
Bruker (?) .baf CompassXport stranica ne (Bruker podržava) pogledajte dobavljača pogledajte stranicu CompassXport
Termo XCalibur .RAW datoteka ReAdW da, SPC službeno izdanje: 4.3.0, kolovoz 2009. pogledajte stranicu ReAdW
Vode MassLynx .RAW imenik vuk da, SPC nema centriranje službeno izdanje: 4.3.0, kolovoz 2009. vidi stranicu vuka
MDS/Sciex za ABI i Agilent Analitičar, AnalystQS .wiff datoteka mzWiff da, SPC službeno izdanje: 4.3.0, kolovoz 2009: pogledajte stranicu mzWiff
Agilent MassHunter .d imenik traper da, SPC službeno izdanje: 4.3.0, kolovoz 2009: pogledajte stranicu trappera
ABI (?) (?) T2DE ekstraktor ne (Andrews Lab) 4700/4800 MALDI TOFTOF pretvarač poznati problem: ispravan naziv instrumenta nije zabilježen u mzXML podaci o stanju napunjenosti nisu zabilježeni u mzXML veza
ABI (?) (?) PyMsXML Ne ABI Mariner, Voyager pretvarač vanjska poveznica

Ostali kompatibilni MS formati datoteka:

Ostali kompatibilni MS formati datoteka
format originalna upotreba pretvarač teksta u mzXML SPC održavan? status pretvarača/bilješke preuzimanje datoteka
.dta sekvest dta2mzXML Da u izdanju TPP-a pogledajte stranicu TPP
.pkl ? pkl2mzXML Da u izdanju TPP-a pkl2mzXML
.mgf maskota ? ? ? ?


Priznanja

Zahvaljujemo RG Huffmanu, S. Semrau, R. Zubarevu, J. Neveu, H. Specchtu, A. Phillipsu i A. Chenu na pomoći, raspravama i konstruktivnim komentarima, kao i znanstvenim operacijama Sveučilišta Harvard FAS za potporu ovome istraživački projekt. Zahvaljujemo A. Raj i B. Emert na daru MDA-MB-231 stanične linije koja izražava mCherry i LifeAct-iRFP670.

Financiranje

Ovaj rad financiran je sredstvima za pokretanje sa Sveučilišta Northeastern i nagradom za novog inovatora od NIGMS-a od Nacionalnog instituta za zdravlje N.S. pod brojem nagrade DP2GM123497. Tijela za financiranje nisu imala nikakvu ulogu u prikupljanju, analizi i tumačenju podataka.

Dostupnost podataka i materijala

Sirovi MS podaci i rezultati pretraživanja pohranjeni su u MassIVE (ID: MSV000082077) [38] i u ProteomeXchange (ID: PXD008985) [39]. Dodatna web stranica može se pronaći na: northeastern.edu/slavovlab/2016 SCoPE-MS/.


NAR ONLINE PRIKUPLJANJE BAZE PODATAKA MOLEKULARNE BIOLOGIJE

Ove godine dolazimo do 25. ažuriranja NAR-ove online zbirke podataka o molekularnoj biologiji (koja je besplatno dostupna na http://www.oxfordjournals.org/nar/database/c/), koja sadrži 88 novih baza podataka (Tablica 1) i 15 baza podataka nije prethodno opisano u izdanju NAR baze podataka (tablica 2). Unutar naših tekućih procesa provjere kako bismo bili sigurni da su informacije i dalje relevantne, uklonili smo 47 zastarjelih ili ukinutih baza podataka. Nakon kontaktiranja njihovih autora, ažurirano je 138 unosa baze podataka s obzirom na nove URL-ove, nove opise i/ili druge metapodatke.

Pozdravljamo prijedloge za uključivanje u Zbirku dodatnih baza podataka koje su objavljene u drugim časopisima. Takvi prijedlozi trebaju biti upućeni XMF-u na [email protected] i trebaju uključivati ​​sažetke baze podataka u običnom tekstu, organizirane u skladu s predloškom http://www.oxfordjournals.org/nar/database/summary/1.


Glavni sadržaj

“Nova metoda štedi vrijeme, novac u razvoju novih lijekova

Algoritam koji su osmislili istraživači s Odjela za računsku biologiju Sveučilišta Carnegie Mellon i Državnog sveučilišta St. Petersburg u Rusiji mogao bi pomoći znanstvenicima da identificiraju nepoznate molekule. Algoritam, nazvan MolDiscovery, koristi podatke masene spektrometrije iz molekula kako bi predvidio identitet nepoznatih tvari, govoreći znanstvenicima u ranoj fazi istraživanja jesu li naišli na nešto novo ili su samo ponovno otkrili nešto već poznato.

Ovaj razvoj mogao bi uštedjeti vrijeme i novac u potrazi za novim prirodnim proizvodima koji bi se mogli koristiti u medicini.

"Znanstvenici gube puno vremena na izolaciju molekula koje su već poznate, u biti ponovno otkrivajući penicilin", rekao je Hosein Mohimani, docent i dio istraživačkog tima. “Rano otkrivanje je li molekula poznata ili ne može uštedjeti vrijeme i milijune dolara, a nadamo se da će omogućiti farmaceutskim tvrtkama i istraživačima bolju potragu za novim prirodnim proizvodima koji bi mogli rezultirati razvojem novih lijekova.”

Rad tima, "MolDiscovery: Fragmentacija malih molekula pomoću masene spektrometrije učenja", nedavno je objavljen u Nature Communications. Istraživački tim uključivao je Mohimani CMU dr. sc. studenti Liu Cao i Mustafa Guler Yi-Yuan Lee, znanstveni asistent na CMU-u te Azat Tagirdzhanov i Alexey Gurevich, oboje istraživači u Centru za algoritamsku biotehnologiju na Državnom sveučilištu St.

Mohimani, čije se istraživanje u laboratoriju Metabolomics and Metagenomics usredotočuje na potragu za novim lijekovima koji se pojavljuju u prirodi, rekao je da nakon što znanstvenik otkrije molekulu koja obećava kao potencijalni lijek u uzorku mora ili tla, na primjer, može potrajati godinu dana ili duže za identifikaciju molekule bez jamstva da je tvar nova. MolDiscovery koristi mjerenja masene spektrometrije i prediktivni model strojnog učenja za brzo i točno identificiranje molekula.

Mjerenja masene spektrometrije otisci su molekula, ali za razliku od otisaka prstiju ne postoji ogromna baza podataka s kojom bi se mogli usporediti. Iako su otkrivene stotine tisuća prirodnih molekula, znanstvenici nemaju pristup njihovim podacima masene spektrometrije. MolDiscovery predviđa identitet molekule iz podataka masene spektrometrije ne oslanjajući se na bazu masenih spektra kako bi je usporedio.

Tim se nada da će MolDiscovery biti koristan alat za laboratorije u otkrivanju novih prirodnih proizvoda. MolDiscovery bi mogao raditi u tandemu s NRPminerom, platformom za strojno učenje koju je razvio Mohimanijev laboratorij, a koja pomaže znanstvenicima izolirati prirodne proizvode. Istraživanje vezano uz NRPminer također je nedavno objavljeno u Nature Communications.”


Gledaj video: Analysis of mass-spectrometry data and other omics datasets (Svibanj 2022).